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자율주행자동차 적용 인식기술 원문보기

한국멀티미디어학회지, v.19 no.4, 2015년, pp.18 - 27  

이준웅 (전남대학교 공과대학 산업공학과)

초록이 없습니다.

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문제 정의

  • 노면의 종·횡방향의 기울기를 지형으로 간주하고 이 지형을 어떻게 검출하고 왜 검출하는지 설명하고자 한다.
  • 특별한 기법을 소개하기보다는 왜 그리고 어떻게 인식해야 하는지 그 필요성을 개괄적으로 고찰해보았다. 또한 인식 소프트웨어가 개발될 때 주안점을 둬야 할 부분은 무엇인지를 살펴보았다. 중간 중간 능동형 센서와 수동형 센서를 비교해 보았고, 이들의 융합이 낳을 장점에 대해서도 언급하였다.
  • 디지털 맵에 제한속도나 해당지역의 교통규제 관련 제반 상황을 저장할 수 있고, 측위가 이루어지면 저장된 정보에 접근할 수 있다. 또한 정지선이나 속도 방지턱, 횡단보도 인식문제도 다루지 않았는데, 이는 다음에 기회가 되면 다루고자 한다. 또 한편으로는 이런 객체의 인식은 차로정보인식의 범주로 볼 수도 있다.
  • 본 논문은 ADAS나 자율주행 실현을 위한 도로교통상황의 인식문제에 초점을 맞추었다. 특별한 기법을 소개하기보다는 왜 그리고 어떻게 인식해야 하는지 그 필요성을 개괄적으로 고찰해보았다.
  • 본 논문은 앞에서 언급한 네 가지 기능 가운데 도로환경 인식에 초점을 두고 어떤 환경이 어떻게 인지가 되어야 하며 또 그 인지가 왜 필요한지 기술한다. 여기에서 인지 대상은 다음과 같이 분류할 수 있다.
  • 이런 특별한 상황은 예외로 치더러도 우리가 상상할 수 있는 도로환경에서 과연 자율주행자동차를 실현하기 위해서는 어느 정도 상황인지능력을 갖추어야 할지 소개해 보겠다.
  • 본 논문은 ADAS나 자율주행 실현을 위한 도로교통상황의 인식문제에 초점을 맞추었다. 특별한 기법을 소개하기보다는 왜 그리고 어떻게 인식해야 하는지 그 필요성을 개괄적으로 고찰해보았다. 또한 인식 소프트웨어가 개발될 때 주안점을 둬야 할 부분은 무엇인지를 살펴보았다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
자율주행자동차가 기술적으로 완성되기 위한 조건은 무엇인가? 출발지점에서 목적지까지의 전역경로가 주어졌다는 전제하에 주행의 관점에서 자율주행자동차가 기술적으로 완성되려면 첫째, 차량이 주행할 도로 환경을 인식(perception)해야 한다. 둘째, 인식된 정보를 바탕으로 차량이 안전하게 진행해 나갈 지역경로를 설정(local path planning)해야 한다. 셋째, 차량이 주행중인 현 위치를 실시간으로 인식(self-localization/positioning)해야 한다. 넷째, 차량을 올바르게 주행(control)시켜야 한다. 물론 자율주행자동차에 대한 관심이 고조될수록 이에 상응해서 자율주행자동차의 안전에 대한 회의론도 제기되고 있다.
자율주행 영상처리에 있어, 카메라 기반의 영상은 어떤 장단점을 가졌는가? 그러나 이 논문의 주된 초점은 영상처리 시스템에 맞추었다. 현재 카메라 기반의 영상은 날씨나 조명변화에 취약하다는 약점을 노출하고 있으나 능동형 센서에 비해 값이 싸고 많은 정보를 동시에 제공할 수 있다는 장점으로 인해 산학연 모두 큰 관심을 가지고 있다. 따라서 언급된 취약점을 극복하면 ADAS나 자율주행 실현에 큰 기여를 할 수 있을 것이다.
레이저 스캐너를 이용해 원시데이터를 취득하는 방법이 비싼 이유는 무엇인가? 전자의 방법은 비용이 많이 든다는 단점이 있다. 그 이유는 차량 진행방향 전방으로는 100m 이상, 좌우로는 도로 전영역이 커버되어야 하기 때문이다. 그림 2는 레이저 스캐너를 이용하여 포인트 클라우드(cloud) 형태의 원시 데이터를 취득한 예다.
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참고문헌 (9)

  1. 이준웅, 2013 무인자율주행자동차 경진대회, 오토저널, 2013. 

  2. https://www.youtube.com/2015 자율주행자동차 콘테스트-YouTube. 

  3. 이기용, 송광열, 이준웅, 컴퓨터비전과 지능형 안전자동차, 한국멀티미디어학회지, 제13권 제4호, 2009. 

  4. 이기용, 스테레오 시차를 이용한 자유주행공간의 실시간 검출, 전남대학교 박사학위논문, 2011. 

  5. 송광열, 역투영변환과 에이다부스트 알고리즘을 이용한 차량검출, 전남대학교 석사학위논문, 2009. 

  6. 송광열, 시차 기울기를 고려한 스테레오 정합과 확률기반의 보정을 통한 3차원 복원, 전남대학교 박사학위논문, 2015. 

  7. 박정민, 파티클 필터와 가중치 관심영역을 이용한 차선검출 및 추적, 전남대학교 석사학위논문, 2015. 

  8. R. Y. Tsai, "A Versatile Camera Calibration Technique for High-Accuracy 3D Machine Vision Metrology Using Off-the-Shelf TV Cameras and Lenses," IEEE Robotics and Automation, Vol. RA-3, No, 4, pp. 323-344, 1987. 

  9. Joon Woong Lee, A Lane-Departure Identification Based on LBPE, Hough Transform and Linear Regression, CVIU, Vol. 99, No. 3, pp. 359-383, 2005. 

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